Hoja de ruta: pasos para implantar la IA en tu organización

1. Paso 1: forma tu equipo de IA
2. Paso 2: identifica oportunidades de IA de alto impacto
3. Paso 3: elige las herramientas de IA adecuadas (selección de proveedores)
4. Paso 4: lanza pruebas piloto e itera
5. Paso 5: desarrolla tu política de IA
6. Paso 6: construye tu base de conocimiento de IA (la «biblioteca de IA»)
7. Plantilla: hoja de ruta de IA

Paso 1: forma tu equipo de IA

Antes de lanzarte a identificar oportunidades de IA o elegir herramientas, es fundamental crear un equipo central o comité de IA dedicado. Este equipo será el motor de vuestras iniciativas de IA, y se encargará de que estén bien planificadas, se implementen de forma efectiva y estén alineadas con los objetivos de vuestra organización. 

Por qué deberíais crear un equipo de IA

• Enfoque y responsabilidad: un equipo dedicado ofrece un punto de responsabilidad claro para las iniciativas de IA. Esto evita que la IA se convierta en un esfuerzo fragmentado repartido entre distintos departamentos (lo que podría ralentizar los proyectos de IA y aumentar los riesgos).
• Compartir conocimiento: el equipo se convierte en un punto central de conocimiento y experiencia en IA. Debería aumentar el aprendizaje, la colaboración y la innovación.
• Evitar el enfoque de «solo TI». Las implementaciones de IA tienen más éxito si involucran a las personas que usarán las soluciones.

Composición del equipo

Formar el equipo adecuado es esencial. No debería ser solo una función de TI. Buscad un grupo diverso con una mezcla de habilidades y perspectivas. 

Cada organización es diferente, pero podríais incluir este tipo de perfiles: 

• TI/Datos 
• Legal/Cumplimiento normativo
• Programas
• Comunicación/Marketing
• Dirección (persona promotora/patrocinadora interna)
• Personas asesoras o consultoras externas

Puede ser un comité formal con reuniones periódicas o un grupo de trabajo más informal que solo se reúna cuando haga falta. 

Roles y responsabilidades

Deberíais definir los roles y responsabilidades del equipo de IA, para que cada persona entienda su aportación y se eviten solapamientos o vacíos. 

También podríais diseñar la figura de un «responsable de IA» que se encargue de la mayoría de las tareas del día a día relacionadas con la IA, mientras que el equipo o comité de IA solo se ocupa de las grandes decisiones. 

Estas son las responsabilidades más habituales relacionadas con la IA:

• Identificación de oportunidades: generar ideas e identificar posibles usos de IA alineados con la misión y los objetivos estratégicos de la organización.
• Selección de proyectos piloto: priorizar y seleccionar proyectos piloto según su viabilidad, impacto potencial y riesgo.
• Evaluación de proveedores: investigar, evaluar y seleccionar herramientas y proveedores de IA.
• Gestión de riesgos: identificar, evaluar y mitigar los posibles riesgos relacionados con la IA (por ejemplo, sesgo, privacidad de datos, seguridad).
• Desarrollo de políticas: crear o adaptar políticas organizativas para abordar el uso ético y responsable de la IA.
• Seguimiento y evaluación: hacer seguimiento del rendimiento y el impacto de las iniciativas de IA, identificar áreas de mejora y garantizar la rendición de cuentas.
• Formación: organizar y supervisar programas de formación en IA para el personal. Además, seguir aprendiendo sobre las nuevas tendencias de IA.

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que puede ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para este paso, revisa la pestaña «TEAM».

Paso 2: identifica oportunidades de IA de alto impacto

Con vuestro equipo de IA formado, es momento de generar ideas e identificar las áreas concretas donde la IA puede marcar una diferencia real en vuestra organización. El objetivo es encontrar aplicaciones de IA que sean a la vez impactantes (que hagan avanzar de forma significativa vuestra misión) y viables (que tengáis los recursos y la capacidad para implementarlas).

Cómo encontrar oportunidades de IA

Hay cientos de formas de usar la IA en vuestra organización. Hemos recopilado más de 40 usos comunes de IA para ONG. Deberías revisar esa base de datos (y quizás pedirle a ChatGPT ideas concretas según vuestras prioridades) y hacer una lista con todas las ideas relevantes para tu ONG.

Cómo priorizar oportunidades

Una vez tengas una lista amplia de posibles usos de IA, necesitas una forma de priorizarlos. Puedes evaluar cada oportunidad según los siguientes criterios:

Impacto potencial

• ¿Cómo contribuiría esta aplicación de IA a vuestra misión y objetivos estratégicos?
• Ten en cuenta tanto el impacto interno (mayor productividad, menores costes, satisfacción o desgaste del personal, etc.) como el impacto social (mayor alcance, mejores programas, etc.).

Coste

• ¿Cuáles son los costes estimados? Tanto los iniciales (licencias de software, desarrollo, etc.) como los continuos (por ejemplo, mantenimiento, soporte, etc.).
• Ten en cuenta también los recursos y el personal con el que cuentas actualmente (y si podrías necesitar contratar a nuevo personal o consultores).  

Riesgo

• ¿Cuáles son los riesgos potenciales? (éticos, legales, reputacionales, operativos, etc.)
• Ten en cuenta los riesgos relacionados con la privacidad de datos, el sesgo, la precisión y la seguridad. 

Puedes poner todas las ideas en una hoja de cálculo y darles una puntuación en cada criterio, para identificar rápidamente las principales prioridades para vuestros primeros proyectos piloto de IA. Con suerte encontrarás ideas de alto impacto, bajo coste y bajo riesgo.

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que puede ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para este paso, revisa la pestaña «OPPORTUNITIES».

Paso 3: elige las herramientas de IA adecuadas (selección de proveedores)

Una vez identificadas las oportunidades de IA de alta prioridad, el siguiente paso es elegir las herramientas y tecnologías adecuadas para hacer realidad esas ideas. Puede ser una tarea difícil, ya que el panorama de la IA es enorme (miles de herramientas y proveedores distintos) y evoluciona constantemente. Esta sección ofrece una guía práctica para navegar este proceso.

Herramientas sin código frente a desarrollo a medida

Básicamente tienes 3 opciones: 

1. Usar herramientas de IA listas para usar, sin necesidad de programar (por ejemplo, ChatGPT).
2. Desarrollar vuestras propias herramientas de IA pero usando modelos de IA ya existentes (por ejemplo, usando la API de OpenAI)
3. Entrenar vuestros propios modelos de IA desde cero y crear herramientas de IA a medida para esos modelos

Crear vuestras propias herramientas y modelos os da más flexibilidad y control, pero requiere muchos más recursos y no está garantizado que obtengáis mejores resultados (el entrenamiento de modelos de IA podría salir mal, podríais abrir riesgos de seguridad inesperados, vuestra herramienta a medida podría quedar obsoleta muy rápido si los proveedores comerciales siguen mejorando sus herramientas y modelos…). 

Para la mayoría de las ONG, la primera opción (empezar con plataformas sin código) es el enfoque recomendado. Os permite probar soluciones de IA de forma rápida, asequible y con un riesgo técnico mínimo. Siempre podéis plantearos un desarrollo a medida más adelante si vuestras necesidades superan las capacidades de estas plataformas.

Aspectos clave para elegir una herramienta

Funcionalidad

¿La herramienta hace realmente todo lo que necesitas que haga?

Esto incluye si la herramienta de IA tiene las funciones que necesitas (por ejemplo, investigar sitios web o documentos, creación de imágenes, ventana de contexto amplia, salidas estructuradas, gestión de equipos y accesos, API, etc.) y también si el modelo de IA es lo bastante inteligente para vuestras tareas. 

Facilidad de uso

¿Es la herramienta fácil de usar para tu equipo? ¿Podrán usarla de forma efectiva con una formación mínima?

Ten en cuenta las habilidades técnicas de tu equipo. También tienes que valorar si os conviene más usar una herramienta de IA multiuso para la mayoría de las tareas (por ejemplo, ChatGPT) o varias herramientas específicas que destacan en ciertas tareas (por ejemplo, AdCreative para anuncios, Ideogram para creación de imágenes, Cursor para generación y optimización de código, Otter para reuniones, etc.)

Coste

¿Cuál es el coste total de propiedad?

El coste principal puede ser una suscripción de precio fijo o costes variables (por ejemplo, uso de API). Pero también deberías sumar el coste de formación, soporte, mantenimiento, posibles costes de integración, etc. Ten en cuenta las opciones gratuitas o de código abierto cuando estén disponibles.

Integraciones

¿La herramienta se integra con vuestros sistemas actuales (por ejemplo, CRM, plataforma de email marketing, base de datos…) o al menos con plataformas conectoras (por ejemplo, Zapier, Make, n8n…)?

Si vuestros sistemas no están integrados, vuestro equipo dedicará más tiempo a tareas repetitivas de bajo valor (por ejemplo, copiar o subir datos manualmente) y aumentará el riesgo de trabajar con datos antiguos o incompletos. 

Seguridad y privacidad de los datos

Asegúrate de que la herramienta cumple vuestros requisitos de seguridad y privacidad de datos, incluido el cumplimiento de la normativa correspondiente (RGPD, CCPA, HIPAA, etc.). Busca funciones como cifrado, controles de acceso y anonimización de datos.

Reputación y soporte del proveedor

Elige un proveedor de confianza con un historial contrastado de soporte fiable. Lee reseñas, revisa sus valoraciones de satisfacción de clientes y pide referencias. Pide también demos o pruebas para probar las herramientas antes de comprarlas. 

Listas de comprobación

Podrías crear una lista de comprobación con todos los requisitos generales que deben cumplir todas vuestras herramientas de IA (normativa, integraciones, etc.) y quizás añadir requisitos específicos para determinados objetivos.

Prompt para generar listas de comprobación a medida

Eres un consultor de IA para organizaciones sin fines de lucro. Crea una lista de comprobación completa para que una ONG evalúe posibles herramientas de IA. La lista debe ayudarles a valorar si una herramienta encaja con sus necesidades y requisitos concretos. Ten en cuenta nuestro contexto y los requisitos concretos mencionados a continuación.

# Áreas clave #

La lista de comprobación debe incluir al menos las siguientes secciones:
1. Funcionalidad
2. Facilidad de uso, coste
3. Integraciones
4. Seguridad y privacidad de los datos
5. Reputación y soporte del proveedor

Añade cualquier otro criterio o sección relevante que consideres útil para una ONG en este proceso de decisión.

# Nuestro contexto #

> Nuestra misión:
> Nuestros retos:
> Nuestros objetivos:
> Software que usamos:
> Personas y habilidades con las que contamos:
> Presupuesto disponible para proyectos de IA:
> Consideraciones legales y éticas:

# Requisitos #

1. Incluye preguntas o criterios concretos dentro de cada área que una ONG debería tener en cuenta.
2. La lista de comprobación debe tener un formato que permita responder con "Sí/No" o con una escala de valoración (por ejemplo, del 1 al 5) para cada elemento.

Ejemplo de lista de comprobación

1. Funcionalidad

• Funciones básicas: ¿La herramienta ofrece funciones esenciales como apoyo a la investigación, creación de imágenes, ventanas de contexto amplias, salidas estructuradas, gestión de equipos e integración por API?
• Inteligencia para la tarea: ¿El modelo de IA es lo bastante inteligente para gestionar nuestras tareas concretas como ONG (por ejemplo, captación de fondos, coordinación de voluntariado)?
• Usos especializados: ¿Hay funciones específicas adaptadas a nuestras necesidades (por ejemplo, analítica de donantes, planificación de eventos)?

2. Facilidad de uso

• Interfaz de usuario: ¿Es la herramienta intuitiva y fácil de manejar para el personal?
• Necesidades de formación: ¿Cuánta formación hace falta para usarla de forma efectiva?
• Tipo de herramienta: ¿Deberíamos optar por una herramienta todo en uno o por varias herramientas especializadas para cubrir distintas funciones?

3. Coste y propiedad total

• Modelo de precios: ¿Cuál es la estructura de costes (suscripción fija frente a costes variables de API)?
• Costes ocultos: ¿Hay gastos adicionales por formación, soporte, mantenimiento o integraciones?
• Ajuste al presupuesto: ¿La herramienta ofrece alternativas gratuitas o de código abierto que puedan cubrir nuestras necesidades?

4. Integraciones

• Compatibilidad de sistemas: ¿Puede la herramienta integrarse sin problemas con nuestros sistemas actuales (CRM, email marketing, bases de datos)?
• Plataformas conectoras: ¿Es compatible con plataformas como Zapier, Make o n8n?
• Impacto en el flujo de trabajo: ¿La integración reducirá el trabajo manual y las discrepancias de datos?

5. Seguridad y privacidad de los datos

• Cumplimiento normativo: ¿La herramienta cumple el RGPD, la CCPA, HIPAA u otra normativa relevante?
• Funciones de seguridad: ¿Cuenta con funciones sólidas como cifrado, controles de acceso y anonimización de datos?
• Políticas de datos: ¿Cuáles son las políticas del proveedor sobre el tratamiento de datos y la privacidad?

6. Reputación y soporte del proveedor

• Trayectoria: ¿Es un proveedor bien valorado con un historial contrastado de soporte fiable?
• Opiniones de clientes: ¿Otras ONG han dado reseñas o testimonios positivos?
• Pruebas y demos: ¿Hay oportunidad de probar la herramienta antes de comprometerse?

7. Alineación con la misión e impacto

• Encaje organizativo: ¿La herramienta encaja con la misión y los objetivos a largo plazo de nuestra ONG?
• Escalabilidad: ¿Puede la herramienta crecer con nuestra organización y adaptarse a necesidades futuras?
• Impacto en la comunidad: ¿Ofrece la herramienta funciones que aumenten nuestro impacto en la comunidad?

8. Otras consideraciones

• Preparación de futuro: ¿Se actualiza la herramienta con regularidad con nuevas funciones y mejoras?
• Personalización: ¿Puede adaptarse la herramienta a nuestras necesidades operativas concretas?
• Opiniones de usuarios: ¿Existe un mecanismo para recoger feedback continuo y mejorar la herramienta?

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que puede ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para este paso, revisa la pestaña «TEAM».

Paso 4: lanza pruebas piloto e itera

Habéis identificado oportunidades de IA prometedoras y elegido las herramientas adecuadas. Ahora toca poner en marcha vuestros planes. La clave para implementar la IA con éxito, especialmente en ONG con recursos limitados, es empezar poco a poco, aprender rápido e iterar. Aquí es donde entran los proyectos piloto.

Ventajas de los proyectos piloto

Los proyectos piloto os permiten: 

• Validar hipótesis: comprobar si la herramienta de IA realmente funciona como se espera y aporta los beneficios previstos en vuestro contexto concreto.
• Identificar y resolver problemas: detectar pronto fallos técnicos, problemas de datos, dificultades de uso o cuestiones éticas, cuando son más fáciles y baratos de solucionar.
• Recoger feedback del personal: reunir opiniones del personal y (cuando corresponda) de las personas beneficiarias para entender su experiencia con el sistema de IA e identificar áreas de mejora.
• Ajustar vuestro enfoque: usar lo aprendido en el piloto para ajustar vuestra estrategia de implementación, adaptar vuestros procesos y optimizar el rendimiento de la herramienta de IA.
• Generar confianza y apoyo interno: demostrar el valor de la IA a las personas implicadas y construir apoyo interno para una adopción más amplia.
• Minimizar el riesgo: reducir los riesgos financieros y operativos asociados a un despliegue de IA a gran escala. Un piloto fallido sale mucho más barato que una implementación completa fallida.

Elegir un proyecto piloto

Elige tu primer proyecto piloto con cuidado. Debería ser representativo del tipo de aplicación de IA que os planteáis usar de forma más amplia, pero también debería tener un alcance manejable. Aquí tienes algunos criterios a tener en cuenta:

• Alto impacto potencial: elige un proyecto que, si tiene éxito, tenga un impacto notable y positivo en el trabajo de vuestra organización. Esto ayuda a generar impulso y demostrar el valor de la IA.
• Bajo riesgo: el proyecto debería tener riesgos mínimos (privacidad de datos, cuestiones éticas, impacto en la comunidad, etc.)
• Alcance manejable: empieza con un proyecto relativamente pequeño, bien definido y contenido. Evita proyectos demasiado ambiciosos que probablemente se compliquen. Un buen piloto se centra en un problema o tarea concreta.
• Resultados medibles: define métricas de éxito claras y medibles antes de empezar el piloto. ¿Cómo sabrás si la herramienta de IA funciona de forma efectiva? ¿Qué datos recogerás para evaluar su rendimiento?

Medir, optimizar y (quizás) escalar

Un proyecto piloto debería ser un proceso iterativo:

1. Supervisar el rendimiento: haz seguimiento de vuestras métricas con regularidad e identifica cualquier desviación respecto a lo esperado.
2. Recoger feedback: reúne opiniones del personal y las personas beneficiarias durante todo el piloto.
3. Documentar lo aprendido: lleva un registro de lo que aprendáis durante el piloto, tanto los éxitos como los fallos. Usad estos aprendizajes para diseñar futuras iniciativas de IA y formar a vuestro personal. 
4. Escalar (o no): evalúa los resultados (métricas clave y feedback cualitativo). Si el piloto tiene éxito, podéis ampliar la aplicación de IA a otras partes de vuestra organización. Si el piloto no tiene éxito, usad lo aprendido para ajustar vuestro enfoque o explorar otras soluciones de IA.

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que puede ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para este paso, revisa la pestaña «TEAM».

Paso 5: desarrolla tu política de IA

A medida que tu ONG empieza a implementar la IA, es esencial establecer principios y directrices claros para su uso responsable y ético. Aquí es donde entra en juego una política de IA. 

Por qué una política de IA es esencial

• Protege a vuestra organización: una política de IA ayuda a mitigar los riesgos legales, éticos y reputacionales asociados a la IA.
• Genera confianza: demuestra que estáis comprometidos con usar la IA de forma alineada con vuestros valores y al servicio de los mejores intereses de vuestra comunidad.
• Fomenta la coherencia: una política de IA garantiza que la IA se use de forma coherente en toda la organización, reduciendo el riesgo de enfoques improvisados o inconsistentes.

Elementos clave de una política de IA

Vuestra política de IA debería adaptarse al contexto concreto, la misión y los tipos de aplicaciones de IA de vuestra organización. Aun así, la mayoría de las políticas de IA deberían incluir estos elementos clave:

1. Principios y objetivos clave
2. Directrices de uso
3. Usos prohibidos
4. Herramientas (permitidas o prohibidas, proceso de aprobación…)
5. Gobernanza interna y equipos
6. Formación

Otras plantillas, ejemplos y guías relacionadas

Si tienes tiempo, viene bien revisar otras políticas y directrices de IA para sacar ideas para vuestro propio documento. Aquí mencionamos algunas buenas:

• Generative AI Usage Policy (política real de CDT, en inglés)
• Generative AI Guidelines (política real de Techsoup, en inglés)
• Artificial Intelligence Acceptable Use Policy (plantilla genérica para ONG, en inglés)
• Generative AI Acceptable Use Policy (directrices genéricas para ONG, en inglés)
• AI For Nonprofits Resource Hub (incluye plantillas, guías y vídeos útiles, en inglés)

Paso 6: construye tu base de conocimiento de IA (la «biblioteca de IA»)

La biblioteca de IA es un documento vivo (o un conjunto de documentos) que evoluciona con el tiempo a medida que vuestra organización gana experiencia con la IA. Es un lugar donde guardar buenas prácticas, lecciones aprendidas y recursos útiles. Fomenta compartir conocimiento, la coherencia, la eficiencia y el aprendizaje continuo.

Componentes clave

Vuestra biblioteca de IA probablemente debería incluir estos componentes:

Mejores prompts

• Prompts que han funcionado bien para tareas concretas. Quizás dividirlos por departamento o etiquetarlos para que sean más fáciles de encontrar. 
• Ejemplos de prompts que no funcionaron bien, y por qué.
• Consejos para redactar prompts efectivos.

Fuentes de datos fiables

• Bases de datos o documentos internos (por ejemplo, datos del CRM, propuestas de subvenciones…).
• Conjuntos de datos disponibles públicamente (por ejemplo, datos gubernamentales, datos de investigación…).
• Información sobre calidad de los datos y posibles sesgos.

Materiales de formación recomendados

• Cursos en línea
• Artículos y vídeos relevantes.
• Boletines, conferencias y comunidades recomendadas.
• Materiales y plantillas de formación interna.
• Vuestra política de IA (y cualquier política relacionada).

Herramientas y plataformas de IA aprobadas:

• Enlaces al sitio web y la documentación de la herramienta.
• Información sobre licencias y coste.
• Información de contacto (soporte oficial y persona experta interna) 

Lecciones aprendidas:

• ¿Qué funcionó bien?
• ¿Qué no funcionó bien?
• ¿Qué haríais de forma diferente la próxima vez?
• ¿Algún reto o beneficio inesperado?

Plataforma

Elige una plataforma para vuestra biblioteca de IA que sea fácilmente accesible y fácil de usar para tu equipo. Así que probablemente sea mejor usar la misma herramienta que ya usáis para compartir conocimiento. Algunas opciones son:

• Documento(s) compartido(s) (por ejemplo, Google Docs, Microsoft Word)
• Herramienta de gestión de proyectos (por ejemplo, Notion, Asana, Trello)
• Wiki interna o página de intranet

Es importante que la biblioteca se pueda actualizar con facilidad, para que siga siendo relevante y útil. Podéis dejar que cualquier persona la edite (y llevar el registro de cambios) o quizás dar permisos de edición solo a vuestro responsable de IA o al equipo central de IA.

Plantilla: hoja de ruta de IA

Como se ha mencionado antes, hemos creado una plantilla de IA que puede ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta.

El enlace de arriba te invitará a copiar el archivo (está creado con Google Sheets, así que necesitarás una cuenta de Google). Después, serás propietario del nuevo archivo. Podrás editarlo como quieras y nadie más podrá acceder a él hasta que configures tus preferencias de compartición.

Esta plantilla tiene «ejemplos ficticios» (que no proceden de una organización real), pero pueden darte algunas ideas útiles para aplicarlo en tu propia organización.